numpy处理二项分布随机数_python_数据分析_3

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

bino = np.random.binomial(100,0.5,20)#投掷100次硬币，向上概率是0.5，即硬币向上的次数服从二项分布b(100,0.5)，生成20个来源于该分布的随机数
print(bino)
print(stats.binom.pmf(20,100,0.5))#100次试验，有20次正面向上的概率值

#b(100,0.5)正面朝上的次数小于等于20次的概率是多少？
#第一种解法
dd = stats.binom.pmf(np.arange(0,21,1),100,0.5)#先求出正面朝上分别为0次、1次...20次的概率
print(dd,dd.sum())
#第二种解法
dd = stats.binom.cdf(20,100,0.5)#用cdf函数求解累积密度
print(dd)

def get_data():
    #获取沪深300收益率数列
    HS300 = pd.read_excel('HS300.xlsx', index_col=0)
    # print(HS300)
    HS300RET = HS300.loc[:, 'close'].pct_change()
    HS300RET = HS300RET[~np.isnan(HS300RET)]
    HS300RET = HS300RET * 100
    #print(HS300RET)
    return HS300RET

hs300 = get_data()
p = len(hs300[hs300>0])/len(hs300)#上涨概率
print('%.2f'%p)
prob = stats.binom.pmf(6,10,p)#10个交易日中有6日上涨的概率
print('%.2f'%prob)

最后

以上就是开放飞机为你收集整理的numpy处理二项分布随机数_python_数据分析_3的全部内容，希望文章能够帮你解决numpy处理二项分布随机数_python_数据分析_3所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。